The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.1
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pp.95-105
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1995
An appendix to the MAP 3.0 specification notes that there are primary advantages to use of fiber optics : noise immunity, ability to run in difficult electrical environments, safety and high data rates. All of these may be quite useful in various manufacturing environments. In this paper, we study on construction schmes for a fiber-based 802.4 MAP system including the use of both bus and star topologies. We suggest passive star network and FDDI network for manufacturing environment. And then, we propose the FDDI protocol including the use a dual ring topology running at 100 Mbps to physical and datalink layer of MAT specification and analysis it's protocol and topology for abilities in manufacturing environments, We evaluate about applications service, time-critical processing and topology of two models in manufacturing environment.
The digital map computer for advanced air vehicles (AAV) must be high-performance, lightweight, portable, and modular. It should receive data on terrain, weather, and obstacles from external modules to display digital maps accurately. This necessitates robust communication capabilities with external devices via an Ethernet interface and the ability to output digital map visuals clearly through an high-defintion multimedia Interface (HDMI) or digital visual interface (DVI) interface. This paper presents the design of both hardware and software architecture that fulfills these critical requirements for an AAV digital map system. Additionally, it establishes the minimum specifications needed and verifies the suitability of the designed digital map computer through rigorous performance measurements and testing. By ensuring these standards, the digital map computer can reliably support the complex navigational needs of AAV, enhancing operational efficiency and safety.
For monitoring the status of industrial accidents, many statistical indexes have been developed and applied such as fatal rate, frequency rate, and severity rate. These accident indexes are measured by frequency and loss time according to the accidents in the individual industry level. However, it is less considered to use the index of identifying the industrial concentration of accidents in the holistic view. Thus, this study aims to suggest the accident concentration level among domestic industries through index analysis. The concentration level of industrial accidents is calculated by the accident composition of sub-industries. This concentration level shows whether an industry is comprised of a few sub-industries generating more accidents or an industry consists of sub-industries having the similar number of accidents. To this end, the concentration rate (CR) and concentration index (CI) are proposed to take a look at the industry composition of accidents by embracing the concept of market concentration indexes such as Hirschman-Herfindahl Index. As for the case study, four industries of mining, manufacturing, transportation, and other business (usually service) are analyzed in terms of indexes of accident rate, death(fatality) rate, and CR and CI of accident and death. Finally, we illustrate the positioning map that the accident concentration level is compared with the traditional accident frequency level among industries.
Lee, Woo seop;Kang, Min hee;Yoon, Young;Hwang, Kee yeon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.233-252
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2022
Recently, various studies have been conducted to improve automated vehicle (AV) safety for AVs commercialization. In particular, the scenario method is directly related to essential safety assessments. However, the existing scenario do not have objectivity and explanability due to lack of data and experts' interventions. Therefore, this paper presents the AVs safety assessment extended scenario using real traffic accident data and vision transformer (ViT), which is explainable artificial intelligence (XAI). The optimal ViT showed 94% accuracy, and the scenario was presented with Attention Map. This work provides a new framework for an AVs safety assessment method to alleviate the lack of existing scenarios.
The damage of natural disasters has occurred on huge scale more frequently than before. The damage caused by the disasters are summarized and are analyzed, and are managed as a very general type of documentation, not showing the position of previous damage records and related information such as weather, facilities of CCTV, hospitals, and gas station on the maps. Therefore, it needs to provide map-based searching systems considering damaged area as well as search key-words. This paper focuses on the development of a search system based on the map to manage previous disaster records and related information each disaster using spatial databases. This system consists of three modules, which are databases to store disaster data, the SQL procedure-based search module to extract needed information from the constructed databases, and the map module to express the search results on the map. This paper will contribute to provide framework of a system development for managing the disaster information according to each year and disaster based on the maps and to be utilized as the basic framework in developing damage prediction and prevention systems for disasters in future.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.3
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pp.327-334
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2011
It is necessary that UGV(Unmanned Ground Vehicle) should generate a real-time travesability index map by analyzing raw terrain information to travel autonomously tough terrain which has various slope and roughness values. In this paper, we propose a local path planning method, $MA^*$(Modified $A^*$) algorithm, using DVGM (Directional Velocity Grid Map) for unmanned ground vehicle. We also present a path optimization algorithm and a path smoothing algorithm which regenerate a pre-planned local path by $MA^*$ algorithm into the reasonable local path considering the mobility of UGV. Field test is conducted with UGV in order to verify the performance of local path planning method using DVGM. The local path planned by $MA^*$ is compared with the result of $A^*$ to verify the safety and optimality of proposed algorithm.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.4
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pp.181-199
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2022
This study presented a methodology for evaluating the performance of the lane departure warning system was derived by calculating the relationship between the behavior information of the car and the location of the high-precision map using a high-precision map. The evaluation criteria of the mood and lane departure warning system for the installation of road markings in Korea were analyzed, a high-precision map was constructed to meet the evaluation criteria, and an evaluation system was constructed to verify the proposed methodology. Evaluation of lane departure warning systems using high-precision maps can be quantified and applied to various road environments through accurate location-based comparative analysis and reduced manual post-processing work time to confirm evaluation results.
With the recent development of computer vision technology, image processing-based mechanical devices are being developed to realize autonomous driving. The camera-taken images of image processing-based machines are invisible due to scattering and absorption of light in foggy conditions. This lowers the object recognition rate and causes malfunction. The safety of the technology is very important because the malfunction of autonomous driving leads to human casualties. In order to increase the stability of the technology, it is necessary to apply an efficient haze removal algorithm to the camera. In the conventional haze removal method, since the haze removal operation is performed regardless of the haze concentration of the input image, excessive haze is removed and the quality of the resulting image is deteriorated. In this paper, we propose an automatic haze removal method that removes haze according to the haze density of the input image by applying Ngo's Haziness Degree Evaluator (HDE) to Kim's haze removal algorithm using Hazy Particle Map. The proposed haze removal method removes the haze according to the haze concentration of the input image, thereby preventing the quality degradation of the input image that does not require haze removal and solving the problem of excessive haze removal. The superiority of the proposed haze removal method is verified through qualitative and quantitative evaluation.
Fire, being primarily a natural phenomenon, is impossible to control, although it is feasible to map the forest fire risk zone, minimizing the frequency of fires. The spread of a fire starting in any stand in a forest can be predicted, given the burning conditions. The natural cover of the land and the safety of the population may be threatened by the spread of forest fires; thus, the prevention of fire damage requires early discovery. Satellite data and geographic information system (GIS) can be used effectively to combine different forest-fire-causing factors for mapping the forest fire risk zone. This study mainly focuses on mapping forest fire risk in the Madikhola watershed. The primary causes of forest fires appear to be human negligence, uncontrolled fire in nearby forests and agricultural regions, and fire for pastoral purposes which were used to evaluate and assign risk values to the mapping process. The majority of fires, according to MODIS events, occurred from December to April, with March recording the highest occurrences. The Risk Zonation Map, which was prepared using LULC, Forest Type, Slope, Aspect, Elevation, Road Proximity, and Proximity to Water Bodies, showed that a High Fire Risk Zone comprised 29% of the Total Watershed Area, followed by a Moderate Risk Zone, covering 37% of the total area. The derived map products are helpful to local forest managers to minimize fire risks within the forests and take proper responses when fires break out. This study further recommends including the fuel factor and other fire-contributing factors to derive a higher resolution of the fire risk map.
International conference on construction engineering and project management
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2024.07a
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pp.209-215
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2024
Many developed countries, including Korea, are rapidly aged owing to years of use. Infrastructures such as roads, water, and sewage are Social Overhead Capital (SOC), which provide convenience to the nation and support national economic growth. Thus, continuous maintenance and investment are required because infrastructure deterioration is directly related to social effects, such as quality of life and safety. In addition, because infrastructure maintenance costs a lot of the budget, it is necessary to appropriate criteria for budget allocation, given assessing the condition of infrastructure. This study developed an Infrastructure Maintenance Map (IMM) based on a Geographic Information System (GIS) for infrastructure maintenance budgets and investment priorities. The IMM uses maintenance information for roads, bridges, water, and sewage, obtained from Bridge Management System (BMS), Pavement Management System (PMS) and facility data in South Korea. The IMM can calculate deterioration levels and maintenance costs of infrastructure repair methods. Maintenance priorities are also evaluated based on Multi-Attribute Utility Theory using the deterioration level, economic feasibility, and effect of facilities. This study contributes to easy decision-making regarding infrastructure investment priorities and maintenance budgeting to the status of facility on the 3D map by IMM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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